基于扰动校正的神经网络深度预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111338281.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114218852A | 公开（公告）日 | 2022-03-22 |
| 申请公布号 | CN114218852A | 申请公布日 | 2022-03-22 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 徐诚诚;周东红;明君;夏同星;王建立;彭刚;樊建华;谷志猛;王腾;严皓 | 申请（专利权）人 | 中国海洋石油集团有限公司 |
| 代理机构 | 天津三元专利商标代理有限责任公司 | 代理人 | 高凤荣 |
| 地址 | 100010北京市东城区朝阳门北大街25号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于扰动校正的神经网络深度预测方法，采用如下步骤：一：对构造压实及异常体因素分析；二：对目标工区内时深关系分析；三：建立构造约束神经网络模型并进行深度预测；四：容错率分析；五：构建伪井时深数据；六：基于五对三优化并进行初步深度预测；七：对浅层速度异常求取均方根振幅；八：计算工区内已钻井对应目的层位的实际深度扰动量，且训练扰动量校正神经网络模型；九：对深度扰动量的预测及扰动校正，最终得到高精度的深度预测结果。本发明不仅能在目标工区内构建伪井数据，对时—深关系进行扩充；而且，提高了构造趋势的稳定性，优化构造约束网络模型，实现了高精度神经网络深度预测；同时，还能绘制研究工区内的平面误差网格。 |
